ภาพรวมซัพพลายเชนระดับโลกกำลังถูกเปลี่ยนโฉมด้วยปัจจัยเชิงโครงสร้างอย่างถาวร โมเดลการดำเนินงานแบบดั้งเดิมกำลังเผชิญความท้าทายอย่างหนักในการตอบสนองต่อตลาดโลก SAP ระบุว่า Agentic AI ซึ่งทำงานอยู่ในทุก Workflow กำลังก้าวขึ้นมาเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกขีดความสามารถของซัพพลายเชนให้ทำงานได้อย่างอัตโนมัติและไร้รอยต่อมากยิ่งขึ้น

ปัจจัยเชิงโครงสร้าง 4 ประการกำลังเปลี่ยนแปลงซัพพลายเชนระดับโลกไปพร้อมกัน ได้แก่ความไม่มั่นคงทางภูมิรัฐศาสตร์ แรงกดดันทางเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ และการทำ Digital Transformation ที่เร่งตัวขึ้น ปัญหาขาดแคลนแรงงานทวีความรุนแรงอย่างเห็นได้ชัด โดยในยุโรปอาจเผชิญปัญหาขาดแคลนคนขับรถบรรทุกถึง 745,000 ตำแหน่งภายในปี 2028
ขณะเดียวกัน 63% ของบริษัทระบุว่าปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะดิจิทัลคืออุปสรรคสำคัญในการทรานส์ฟอร์มองค์กร ปัจจัยเหล่านี้บีบบังคับให้ภาคการผลิตต้องก้าวข้ามโมเดล “วางแผน-จัดหา-ผลิต-จัดส่ง” แบบเดิม ดังนั้นองค์กรชั้นนำจึงเริ่มปรับมุมมองต่อซัพพลายเชนให้เป็นกลยุทธ์สำคัญในการสร้างความยืดหยุ่นและความได้เปรียบทางการแข่งขัน
เช่น ผู้ผลิตเครื่องจักรกลการเกษตรชั้นนำได้ปรับใช้ AI Agent กว่า 1,000 ตัว เพื่อสนับสนุนการสั่งการ วางแผนสถานการณ์ และสร้างความโปร่งใสในห่วงโซ่คุณค่า ขณะที่ผู้ผลิตเคมีภัณฑ์ระดับโลกได้นำ AI มาใช้ในการวางแผนพร้อมให้ความสำคัญกับความโปร่งใสที่อธิบายผลลัพธ์ได้เพื่อสร้างความไว้วางใจ การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนให้เห็นว่าองค์กรกำลังออกแบบกระบวนการรับรู้ ตัดสินใจ และลงมือทำใหม่ทั้งหมด
นอกจากนี้บริษัทอิเล็กทรอนิกส์ยานยนต์แห่งหนึ่งสามารถลดเวลาตอบสนองต่อปัญหาลงได้ถึง 95% ผ่านการรวมศูนย์กระบวนการสั่งซื้ออิเล็กทรอนิกส์ข้ามโรงงานกว่า 30 แห่ง รวมถึงบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกยังได้นำโมเดลซัพพลายเชนแบบ Two-Leg ระดับภูมิภาคมาใช้ เพื่อบริหารสินค้าคงคลังเชิงกลยุทธ์และตอบสนองต่อความผันผวนได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
แม้ภาคอุตสาหกรรมจะให้ความสนใจอย่างมาก แต่ 90% ของ Use Case การใช้ AI ยังติดอยู่ในช่วงทดลองนำร่อง ความท้าทายหลักไม่ใช่ความแม่นยำของโมเดล แต่เป็นเรื่องของความไว้วางใจ ความสามารถอธิบายผลลัพธ์ ระบบที่กระจัดกระจาย และการที่มนุษย์ยังต้องคอยควบคุม ดังนั้นการเริ่มจากการเสริมการตัดสินใจของมนุษย์ ไปสู่ระบบอัตโนมัติเมื่อข้อมูลและธรรมาภิบาลมีความพร้อมจึงเป็นไปได้
Autonomous Enterprise คือโมเดลการดำเนินงานที่ AI มีข้อมูลเชิงบริบททางธุรกิจ และธรรมาภิบาล ทำงานร่วมกันเพื่อคาดการณ์ปัญหา ประสานงาน และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง Agentic AI จึงเข้ามารับบทบาทสำคัญหลายด้านดังนี้
- บริหารแรงงานและคู่ค้า: AI ฝั่งความน่าเชื่อถือของซัพพลายเออร์สามารถเฝ้าระวังความเสี่ยง ขณะที่ AI ฝั่งบริหารกำลังคนช่วยจัดสรรแรงงานให้สอดคล้องกับความต้องการ
- ยกระดับการผลิตและจัดซื้อ: AI ฝั่งจัดซื้อสามารถตัดสินใจด้านการจัดหา และ AI ฝั่งวางแผนการผลิตปรับสมดุลตารางงานแบบไดนามิกเพื่อตอบสนองเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง
- เพิ่มประสิทธิภาพอย่างเป็นรูปธรรม: Agentic AI ช่วยให้เวิร์กโฟลว์การจัดซื้อมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 20-30% ลดของเสีย 55% ลดรอบผลิตที่ไม่สมบูรณ์ลง 80% รวมถึงช่วยลดสินค้าคงคลัง 20-30% และประหยัดต้นทุนโลจิสติกส์ได้ 5-20%
การคว้าโอกาสนี้ต้องอาศัย 3 องค์ประกอบหลักที่มักแยกส่วนกันในหลายองค์กร ได้แก่ ความเก่งขององค์กร ข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ได้จริง และการทำงานที่ลงลึกในทุกระดับ โดยผู้นำที่ลงมือปรับตัวก่อนจะสามารถยกระดับ Supply Chain จากฟังก์ชันการคุมต้นทุน ไปสู่กลไกสร้างความแตกต่างทางการแข่งขันที่เร็วกว่า ให้บริการได้ดีกว่า และยืดหยุ่นกว่าได้อย่างยั่งยืน
ManuTalkThai ศูนย์รวมข่าว Industrial Technology ออนไลน์ในประเทศไทย






